极值(局部和绝对)
一个极值(或极值)<一个href="//www.parkandroid.com/wiki/functions/" class="wiki_link" title="函数" target="_blank">函数是在某一区间内得到函数最大值或最小值的点。一个局部极值(或相对极值)是函数的最大值或最小值所处的点一些得到包含该点的开区间。
一个绝对极值(或全局极值)鉴于区间是得到函数最大值或最小值的点。通常,给定的区间是函数的定义域,绝对极值是整个函数的最大值或最小值对应的点。
极值(最大值和最小值)很重要,因为它们提供了关于函数的大量信息,有助于回答问题<一个href="//www.parkandroid.com/wiki/optimization-problems/" class="wiki_link" title="问题的最优性" target="_blank">问题的最优性.微积分提供了各种工具来帮助快速确定极值的位置和性质。
全局极值
一个点 是函数的绝对最大值还是最小值 在这一期间 如果 对所有 或者,如果 对所有 .这一点 是严格的(或唯一的)绝对最大值或最小值(如果它是唯一满足这些约束的点)。类似的定义也适用于区间 , , .的定义域通常选择区间 .
如果区域在正方向或负方向上无界,或者函数不连续,则可能不存在绝对最大值或最小值。如果函数不是连续的(而是有界的),仍然会存在一个<一个href="//www.parkandroid.com/wiki/infimium/" class="wiki_link" title="上确界和下确界" target="_blank">上确界和下确界,但不一定存在绝对的极端。如果函数是连续且有界的,且区间是闭合的,那么必然存在绝对最大值和绝对最小值。
如果一个函数不连续,那么它在任何不连续点上都可能有绝对极值。一般来说,绝对极值只适用于具有最多有限个数不连续点的函数。对于函数的连续部分,可以通过考虑这些点以及下面的方法来找到绝对极值。
如果一个函数是连续的,则可按下列方法确定绝对极值。给定一个函数 和区间 ,
- 确定所有<一个href="//www.parkandroid.com/wiki/critical-point/" class="wiki_link" title="临界点" target="_blank">临界点的 在这一期间 .
- 确定的值 在每个临界点上。
- 确定的值 在每个端点上。
的最大值对应的点 的绝对最大值(maxima)和点(s)对应的最小值吗 是绝对的最小值。其他值可能是局部极值。
确定区间内下列函数的绝对极大值和绝对极小值
函数的临界点在 , , , .它的端点在 而且 .
唯一可能的最大值是 , , .自 , , ,绝对极大值位于 .
得到最小值的唯一可能是 , , , .自 , , , ,绝对极小值位于 .
局部极值
一个点 如果函数在区间内是绝对最大值或最小值,那么它是函数的局部最大值或最小值吗 对于一个足够小的值 .
在确定函数的绝对极大值或绝对极小值时,可以发现许多局部极值。
给定一个函数 和区间 ,局部极值可以是不连续点,不可微点,或者导数有值的点 .然而,这些点都不是局部极值,因此必须对每个点检查函数的局部行为。也就是说,给定一个点 ,函数在区间内的值 必须测试足够小吗 .
(之前 ) | 后( ) | 极值吗? |
没有 | ||
最大 | ||
没有 | ||
最低 |
如果函数是<一个href="//www.parkandroid.com/wiki/second-derivative-test/" class="wiki_link" title="两次可微" target="_blank">两次可微在 ,那么有一种更简单的方法可用。
极值吗? | |
积极的 | 最低 |
负 | 最大 |
零 | 没有 |
对区间内下列函数的局部极大值和极小值进行分类
从图中可以看出,函数之前是递增的 间,减少 而且 ,增加从 来 ,后减小 .局部极大值位于 而且 .局部极小值位于 端点在
函数的所有局部极值的和是什么
观察到 为 为 而且 为 然后 为 而且 为 这意味着函数在之前减小了 并增加后 .所以 有一个局部最小值在 因为局部极小值是 所有局部极值的和是
实数的取值范围是什么 这样函数
没有极值?
区分 关于 给了 函数的 为了没有极值,这个方程必须成立 具有重复根或非实数复根。这等价于方程的判别式 必须是非正值:
因此,取值范围 这样 没有极值是
可微的函数
假设函数在区间内连续且可微。然后,有一些确定极值的捷径。所有的局部极值都是导数为零的点(尽管也有可能导数为零而点不是局部极值)。虽然它们仍然可以是端点(取决于所讨论的区间),但绝对极值也可以通过一些捷径来确定。这些是导数检验。
一阶导数检验
假设
是实值函数和
是在哪个区间上
是有定义且可微的。然后,如果
临界点是
在
,
- 如果 对所有 而且 对所有 ,然后 的最大值是多少 在这一期间
- 如果 对所有 而且 对所有 ,然后 的最小值是 在这一期间
简单地说,一个点是函数的最大值,如果函数在它之前增加,在它之后减少。相反,点是函数的最小值减少在它之前和之后增加。
二阶导数检验
假设
是实值函数和
是在哪个区间上
是有定义的,而且是二次可微的。然后,如果
临界点是
在
,
- 如果 对所有 在 ,然后 的最大值是多少 在这一期间
- 如果 对所有 在 ,然后 的最小值是 在这一期间
简单地说,如果函数向下凹,点就是函数的最大值,如果函数向上凹,点就是函数的最小值。
如果区间足够小,导数检验也可以应用于局部极值。事实上,二阶导数检验本身就足以确定(对于可微函数)潜在的局部极值是最大值、最小值,还是两者都不是。
这个函数所有局部极值的和是什么
区分 关于 给了 让 然后 或 然后检查符号 周围 而且 告诉我们, 为 为 而且 为 这意味着 有一个局部最大值在 和局部极小值
局部最大值的值为 局部最小值的值为 因此,所有局部极值的和为
函数有多少个局部极值 有什么?
区分 关于 给了 让 然后 然后检查符号 周围 告诉我们, 为 而且 为 这意味着 没有局部极值函数的斜率从不切换符号。
因此,局部极值的个数为0。